電子商務數據集分析
時間：2023-03-15 22:12:02 | 來源：電子商務
時間：2023-03-15 22:12:02 來源：電子商務
數據分析重要的就是數據， 所以當我們拿到數據首先就是要去備份，把原數據備份一份然后再進行數據處理。
首先理解數據，將英文表頭改為中文加粗更容易理解；
對重復數據進行刪除；
對異常值處理，經對數據理解客戶賬號不應該有空值，發(fā)現空值為異常值刪除不做考慮；
為方便后面的數據處理， 我們將發(fā)票號碼，貨物號碼統(tǒng)一數據類型，將其全部轉化成文本類型。
轉化前轉化后因為我們主要分析經銷商銷售情況，但是我們發(fā)現數量有負數， 考慮到應該是退貨的情況，所以就要剔除退貨的數據，我就使用left函數來判斷第一個字符是什么開頭進而識別是退貨還是購買。經識別后是退貨的數據進行刪除，本次分析不考慮退貨。
因為要分析時間與銷量的關系，我們需要對日期做處理。
首先進行分列，將年月日與時間分開，同時將年月日轉換成日期格式
注意紅色框日期格式，如果日期格式不對，格式就轉換不成功；
結果最后變成這種格式，我們可以針對日期做操作。
我們分析銷量就要離不開總金額，新增一列總金額
數據清洗干凈后，我們對數據進行描述統(tǒng)計分析。
1、首先對購買數量分析得出結果是：
從這里可以看出極大值很大，存在的偏差很大，平均銷量大于中位數，大多數用戶都購買的是少量，其中最多的是購買1件商品，分析得出改店鋪不止做批發(fā)而且單用戶購買也支持，
2、對價格進行分析
從這里可以看到，均價一直處于3.12，價格有特別高的，存在極值的影響，把平均值拉高。
通過對日期與購買量，日期與客戶下單量
日期與購買量統(tǒng)計得出：
從上圖中可以看出 9,10,11月份購買量最多，這三個月用戶購買多
日期與客戶下單量
前八個月訂單數在25000筆左右，九到十一月訂單數增長很快，12月跌到全年最低值
通過對國籍分析：
前十的國籍主要集中圖上黃色部分，其他國加的購買力低，猜測應該會有其他替代品，由于沒有數據暫時不分析，但是我覺得我們可以針對這購買力不多也不少的國家做促銷活動，來提升他們對我們產品的使用，或者做一些廣告宣傳等等；
通過此次練習，個人感悟是：多聽幾遍老師講的課程，根據老師的步驟多操作幾遍，一遍兩遍都不夠，然后自己再找一寫數據進行練習，多練幾次，自己會慢慢有思路；
爭取再下一關自己做的更好！
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